Álvaro
Data Scientist
« Dans un contexte aussi incertain, Shakers apporte une couche de sérénité et de confiance. Ce que je préfère, sans hésiter, c’est la flexibilité et la possibilité de toucher à des projets de haut niveau. »
Rejoindre ShakersShakers pour les talents experts
Travaillez comme Data Scientist
Des projets où la décision anticipée est à vous : quelle métrique vous prédisez, avec quel critère de validation et quel seuil ça débloque. Shakers vous connecte à des entreprises qui ont l'historique et besoin du modèle.
Le métier se lit à deux endroits : le programme d'un master et l'offre qui demande un doctorat pour entraîner un premier modèle. Aucun ne raconte comment on anticipe les décisions d'une vraie entreprise au projet, mission après mission. Le voici.
- Des projets mieux rémunérés
- Plus de continuité entre les projets
- Une meilleure reconnaissance de votre expérience
+3 000
Projets tech publiés sur Shakers
+90
Spécialités Tech, Product et Data font partie de Shakers
6 mois
Durée moyenne d'un projet avec Shakers
4,7/5
Satisfaction de nos AI Builders sur Trustpilot
Des carrières d'AI Builders propulsées par Shakers
Découvrez comment d'autres AI Builders accèdent à de meilleurs projets, construisent leur réputation et font grandir leur carrière.
Amelia
AI Agent Developer
« Cela fait des années que je construis des agents IA. Grâce à Shakers, j’ai arrêté de chercher des clients et j’ai commencé à vraiment choisir les projets sur lesquels je voulais travailler. Je travaille avec certaines des meilleures entreprises européennes, à mon TJM, et je me concentre sur ce que je sais faire et qui me passionne : construire. »
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Luz
Backend Developer & Data Engineer
« Shakers apporte beaucoup de valeur parce qu’il vous met en relation avec des projets plus affûtés, déjà filtrés et mieux définis. Il vous épargne une grande partie du travail initial : comprendre le client, chiffrer, évaluer si ça vaut le coup. Résultat, en freelance, on va beaucoup plus directement vers les missions qui nous correspondent vraiment. »
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Rubén
Software Developer
« La vie en freelance, c’est beaucoup de choses à la fois et ce n’est pas toujours simple. On aime se concentrer sur ce qu’on sait faire, mais il faut aussi gérer les clients, la facturation et aller chercher des missions. Pour moi, Shakers a été déterminant : la prospection, c’est eux qui la font, le client est en confiance dès le premier instant, et on fait partie d’une communauté avec un vrai enthousiasme. »
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Alejandro
AI Developer
« Shakers a été déterminant pour lancer mon entreprise : ça m’a donné la flexibilité de continuer en freelance pendant que je construisais l’étape suivante. Sans Shakers, j’aurais dû lever des fonds ou repousser le projet. »
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Toño
Product Designer
« Avec Shakers, j’ai décroché des projets récurrents qui m’apportent de la sérénité et de la marge pour progresser. Ce n’est pas seulement accéder à des clients de qualité : c’est sentir qu’on a un réseau qui nous accompagne, qui nous met en relation avec de vraies opportunités et qui nous aide à avancer en freelance. »
Rejoindre ShakersCe que décide un data scientist sur chaque mission
Un data scientist transforme les données historiques d'une entreprise en décisions anticipées : définition de la question métier, exploration et préparation de la donnée, entraînement et validation de modèles prédictifs en Python, traduction du résultat en seuil de décision. À la différence de l'analyste de données, il n'explique pas le passé : il anticipe la suite. Et il consomme des données qu'un autre prépare : le pipeline appartient au data engineer.
Vous décidez la question à laquelle répond le modèle et la métrique qui la mesure : sans définition métier, tout modèle est un exercice. Vous entraînez et validez avec l'historique disponible, documentez ce que fait le modèle quand il hésite et laissez le seuil écrit. Le pipeline n'est pas à vous : vous signalez les manques au cadrage.
Pythonmachine learningpredictive modelsstatisticsSQLRpandasscikit-learnmodel validationA/B testingfeature engineeringtime series
Modèles prédictifsValidationDéfinition de métriquesPythonStatistiquesTests A/B
Accès gratuit, sans commissions cachées
Comment Shakers fonctionne pour les talents
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Dites-nous qui vous êtes, ce que vous savez faire, les projets qui vous intéressent, vos disponibilités et votre TJM.
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Nous certifions votre expérience et votre usage de l'IA pour que les entreprises comprennent ce que vous apportez.
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Nous vous connectons à des projets bien rémunérés qui correspondent à votre expertise et à vos préférences.
Des projets en Données et Analytics à la hauteur de vos attentes
Travaillez sur des projets réels, avec des équipes qui ont besoin de votre expertise, sans perdre de temps à chercher des opportunités.
Des projets qui vous correspondent
Collaborez avec des entreprises qui ont besoin de votre stack et de votre expérience pour mettre leurs projets en production.
Des opportunités qui viennent à vous
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Vous construisez. Shakers s'occupe du reste
Définissez vos conditions selon votre séniorité. Nous gérons les contrats, les paiements et les documents.
Ce que livre un data scientist sur un projet Shakers
La mission arrive avec la décision
Shakers est une infrastructure de recrutement : le projet arrive avec la décision à anticiper et son historique, pas une liste de technologies.
Un modèle auditable
Vous livrez le modèle, la validation documentée et le pourquoi du seuil, y compris le scénario écarté et la raison.
Quand la donnée glisse
Vous fixez le réentraînement, ce qui arrive quand la distribution dérive et qui répond du résultat le jour où le modèle se trompe.
Des décisions, pas des notebooks
Avoir livré des modèles dont quelqu'un s'est servi pour décider et savoir dire lequel a échoué, et ce que vous avez fait quand la validation vous contredisait.
Modèle simple ou complexe
Choisir le modèle pour la décision qu'il débloque, pas pour sa sophistication. Parfois la réponse honnête est une régression, et la défendre.
Jusqu'où va votre mission
Vous consommez la donnée préparée ; vous ne construisez ni n'administrez le pipeline. Si le projet exige de l'infrastructure, dites-le au cadrage.
Questions fréquentes
Une autre question ? Écrivez-nous, nous vous répondons.
Quelle différence entre data scientist et data analyst ?
L'analyste explique ce qui s'est déjà passé avec les données mesurées ; le scientist entraîne des modèles qui anticipent la suite. Sur la même base, la conversation que vous ouvrez diffère.
Faut-il un master pour travailler comme data scientist ?
La statistique s'apprend par plusieurs portes : un master, un bootcamp ou vos projets. Ce que mesure la certification, ce sont des livraisons réelles, pas des titres.
Python est-il obligatoire pour être data scientist ?
En pratique oui : c'est la compétence la plus demandée du marché. R et SQL complètent le métier, et la stack exacte suit l'écosystème du projet.
Combien gagne un data scientist freelance ?
On facture au projet, et le périmètre fixe la bande : complexité du modèle, qualité de l'historique et seuil de décision à accompagner. Le budget se convient avant d'accepter.
Les projets prédictifs se font-ils en remote ?
Presque tout : l'historique vit dans le cloud et les sessions se font en visio. Seule la phase de définition demande parfois une présence.
Comment entrer chez Shakers en tant que Data Scientist ?
Vous créez votre profil, passez le processus de certification et entrez dans le collectif : 4 pour cent y parviennent. Ensuite, vous choisissez vos projets prédictifs.
Le quotidien du métier
Le modèle que personne n'a validé, la métrique mal définie et le résultat qui reste dans une présentation. Le métier s'apprend en livrant des décisions : moins de notebooks, plus de seuils qu'on utilise.
Le marché demande le rôle, pas la discipline
1.623 offres tech actives en France mentionnent data scientist, selon l'analyse de marché de Shakers (n=29.948, septembre 2026). Les titres confondent ; la livraison décide.
La barrière, c'est le jugement, pas le diplôme
La bibliothèque s'apprend vite ; le jugement non. Quelle métrique on prédit, comment on valide et que faire quand le modèle hésite : c'est ce que mesure notre certification.
Comment on arrive d'un autre métier
La porte fréquente, c'est l'analyste qui s'est mis à prédire : du SQL au premier modèle validé. Une autre vient des stats : qui manie déjà la donnée avec Python a la moitié de la bataille.
Les rôles qui croisent un projet prédictif
Quatre rôles du collectif croisent votre chemin sur un projet prédictif, de celui qui prépare la donnée à celui qui la sert au produit.
Data Analyst
Là où votre modèle commence à anticiper, son reporting finit d'expliquer ce qui s'est passé : même base, conversations distinctes.
Data Engineer
Construit le pipeline qui prépare votre historique et porte le modèle en production : sans donnée fiable, la prédiction ne tient pas.
Backend Developer
Les API qui exposent votre modèle : quand la prédiction doit répondre en temps réel, c'est lui qui l'intègre.
Expert Python
Les scripts qui déplacent et nettoient l'historique entre systèmes quand l'ETL standard n'atteint pas le volume du projet.
Les frontières entre ces rôles se conviennent sur chaque projet : ce n'est pas le titre qui les fixe.
Passez à l'étape suivante avec Shakers
Des projets où vous prédisez avec jugement ?
Passez la certification Shakers et choisissez vos projets prédictifs.
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